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负载均衡作为处理高并发、大流量访问的核心技术，已经成为现代互联网服务的必备技能。面对大流量请求导致服务响应延迟的挑战，本文着重探讨在无需增加后端机器成本的前提下，如何提升服务器的业务处理能力，尤其针对一个访问频率远高于其他服务的Java服务系统。

解决方案

在不增加后端机器的情况下，提升业务处理能力主要可从以下三个方面入手：

实施细节

Nginx配置示例：

server {
    listen 8080;
    server_name admin.123.com;
    location /func1 {
        proxy_pass http://k1;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_connect_timeout 60;
        proxy_read_timeout 600;
        proxy_send_timeout 600;
    }
    location /func2 {
        proxy_pass http://k2;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_connect_timeout 60;
        proxy_read_timeout 600;
        proxy_send_timeout 600;
    }
}

上述配置示例展示了如何通过Nginx实现不同服务的负载均衡，满足高访问服务的资源需求。

多核资源利用方法：

• taskset命令：通过指定核心启动多个Tomcat实例，实现多核资源的有效利用。

  taskset -c 1 ./tomcat7 start        # 指定单个核心启动Tomcat
  taskset -pc 2 20033              # 分配多个核心运行不同进程

• Docker容器化：在一台机器上创建多个Docker容器，每个容器运行一个服务实例，从而通过容器化技术实现资源扩展。

总结

负载均衡技术在高并发场景中至关重要。通过合理配置负载均衡策略和充分利用多核资源，我们可以在不增加后端机器成本的情况下，显著提升服务处理能力。选择适合的负载均衡方案（如软件负载均衡或硬件负载均衡器）并结合多核资源优化，是提升业务处理能力的有效途径。

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